Text übersetzen

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie mit Vertex AI Studio Text schnell von einer Sprache in eine andere übersetzen. Translation in Vertex AI Studio bietet die Wahl zwischen Gemini und zwei speziellen Übersetzungsmodellen, namentlich das NMÜ-Modell (neuronale maschinelle Übersetzung) von Cloud Translation und ein optimiertes LLM für Übersetzungen. Wenn Sie das Übersetzungs-LLM verwenden, können Sie die Antworten individuell anpassen, indem Sie Beispielübersetzungen bereitstellen, damit Ihrem Stil, Ton und Branchengebiet besser entsprochen wird. Das Modell verwendet Ihre Beispiele als Few-Shot-Kontext, bevor Ihr Text übersetzt wird.

Sie können keine Beispiele übergeben, wenn Sie Text mit Gemini oder dem NMÜ-Modell übersetzen. Für direkte Übersetzungen ohne Beispiele können Sie jedoch Gemini oder ein beliebiges der speziellen Übersetzungsmodelle verwenden.

Unterstützte Sprachen

Die von den einzelnen Modellen unterstützten Sprachen können variieren. Bevor Sie Übersetzungen anfordern, prüfen Sie, ob das von Ihnen verwendete Modell Ihre Ausgangs- und Zielsprachen unterstützt.

Übersetzungs-LLM

Beim Übersetzungs-LLM können Sie in jedes und aus jedem der folgenden Sprachpaare übersetzen:

Chinesisch (vereinfacht) <-> Englisch
Französisch <-> Englisch
Deutsch <-> Englisch
Italienisch <-> Englisch
Japanisch <-> Englisch
Koreanisch <-> Englisch
Portugiesisch <-> Englisch
Spanisch <-> Englisch

Gemini und NMÜ

Informationen dazu, welche Sprachen Gemini und das NMÜ-Modell unterstützen, finden Sie in der folgenden Dokumentation:

Text übersetzen

Verwenden Sie das Übersetzungs-LLM, Gemini- oder NMÜ-Modell, um Text mithilfe der Google Cloud Console oder API zu übersetzen.

Console

Rufen Sie im Bereich „Cloud Translation“ der Google Cloud Console die Seite Übersetzung in Vertex AI Studio auf.

Zu Vertex AI Studio
Wählen Sie im Bereich Ausführungseinstellungen ein Übersetzungsmodell im Feld Modell aus.
Wenn Sie die Modelleinstellungen ändern möchten, z. B. die Temperatur, maximieren Sie Erweitert.
Legen Sie die Ausgangs- und Zielsprachen fest.
Geben Sie den zu übersetzenden Text in das Eingabefeld ein.
Klicken Sie auf Senden.
Klicken Sie auf Code abrufen, um den Code oder den curl-Befehl abzurufen, mit dem gezeigt wird, wie Sie Übersetzungen anfordern.

API

Wählen Sie das Modell für Ihre Übersetzungen aus.

Übersetzungs-LLM

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: Die numerische oder alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts
LOCATION: Die Region, in der Sie diesen Vorgang ausführen möchten. Beispiel: us-central1.
SOURCE_LANGUAGE: Der Sprachcode des Eingabetexts. Legen Sie einen der unter adaptive Übersetzung aufgeführten Sprachcodes fest.
TARGET_LANGUAGE: die Zielsprache, in die der Eingabetext übersetzt werden soll. Legen Sie einen der unter adaptive Übersetzung aufgeführten Sprachcodes fest.
SOURCE_TEXT: Text in der Ausgangssprache, der übersetzt werden soll.

HTTP-Methode und URL:

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate

JSON-Text anfordern:

{
  "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANGUAGE_CODE",
  "targetLanguageCode": "TARGET_LANGUAGE_CODE",
  "content": ["INPUT_TEXT"],
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/model/general/translation-llm",
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate"

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "translations": [
    {
      "translatedText": "TRANSLATED_TEXT"
    }
  ],
  "languageCode": "TARGET_LANGUAGE"
}

Node.js

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Node.js in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Node.js API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

const projectId = '<PROJECT_ID>';
const location = 'global';
const text = '<INPUT_TEXT>';

// Imports the Google Cloud Translation library
const {TranslationServiceClient} = require('@google-cloud/translate');

// Instantiates a client
const translationClient = new TranslationServiceClient();

async function translateText() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
    contents: [text],
    mimeType: 'text/plain', // mime types: text/plain, text/html
    sourceLanguageCode: '<SOURCE_LANGUAGE_CODE>',
    targetLanguageCode: '<TARGET_LANGUAGE_CODE>',
    model: `projects/${projectId}/locations/${location}/model/general/translation-llm`
  };

  // Run request
  const [response] = await translationClient.translateText(request);

  for (const translation of response.translations) {
    console.log(`Translation: ${translation.translatedText}`);
  }
}

translateText();

Python

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Python in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Python API.

# Imports the Google Cloud Translation library
from google.cloud import translate

# Initialize Translation client
def translate_text(
    text: str = "YOUR_TEXT_TO_TRANSLATE", project_id: str = "YOUR_PROJECT_ID"
) -> translate.TranslationServiceClient:
    """Translating Text."""

    client = translate.TranslationServiceClient()

    location = "global"

    parent = f"projects/{project_id}/locations/{location}"
    model = f"{parent}/models/general/translation-llm"

    # Translate text from English to French
    # Detail on supported types can be found here:
    # https://cloud.google.com/translate/docs/supported-formats
    response = client.translate_text(
        request={
            "parent": parent,
            "contents": [text],
            "model": model
            "mime_type": "text/plain",  # mime types: text/plain, text/html
            "source_language_code": "<SOURCE_LANGUAGE_CODE>",
            "target_language_code": "<TARGET_LANGUAGE_CODE>",
        }
    )

    # Display the translation for each input text provided
    for translation in response.translations:
        print(f"Translated text: {translation.translated_text}")

    return response

translate_text(<INPUT_TEXT>, <PROJECT_ID>)

Gemini

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: Die numerische oder alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts.
LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll. Folgende Optionen sind verfügbar:
Klicken, um verfügbare Regionen zu maximieren
- us-central1
- us-west4
- northamerica-northeast1
- us-east4
- us-west1
- asia-northeast3
- asia-southeast1
- asia-northeast1
MODEL_ID: Die ID des Modells, z. B. gemini-1.0-pro-002.
SOURCE_LANGUAGE_CODE: Die Sprache des Eingabetexts.
TARGET_LANGUAGE_CODE: die Zielsprache, in die der Eingabetext übersetzt werden soll.
SOURCE_TEXT: Zu übersetzender Text.
TEMPERATURE: Die Temperatur wird für die Probenahme während der Antwortgenerierung verwendet. Dies passiert, wenn topP und topK angewendet werden. Die Temperatur bestimmt den Grad der Zufälligkeit bei der Tokenauswahl. Niedrigere Temperaturen eignen sich gut für Prompts, die eine weniger offene oder kreative Antwort erfordern, während höhere Temperaturen zu vielfältigeren oder kreativeren Ergebnissen führen können. Eine Temperatur von 0 bedeutet, dass immer die Tokens mit der höchsten Wahrscheinlichkeit ausgewählt werden. In diesem Fall sind die Antworten auf einen bestimmten Prompt größtenteils deterministisch, aber eine gewisse Variation ist dennoch möglich.
Wenn das Modell eine zu allgemeine oder zu kurze Antwort zurückgibt, oder wenn das Modell eine Fallback-Antwort ausgibt, versuchen Sie, die Temperatur zu erhöhen.
TOP_P_ Der Wert „Top-P“ ändert, wie das Modell Tokens für die Ausgabe auswählt. Die Tokens werden von den wahrscheinlichsten (siehe „Top-K“) bis zu den unwahrscheinlichsten Werten ausgewählt, bis die Summe ihrer Wahrscheinlichkeiten dem „Top-P“-Wert entspricht. Beispiel: Wenn die Tokens A, B und C eine Wahrscheinlichkeit von 0,3, 0,2 und 0,1 haben und der „Top-P“-Wert 0.5 ist, wählt das Modell anhand der Temperatur entweder A oder B als das nächste Token und C als Kandidaten ausschließen.
Geben Sie einen niedrigeren Wert für weniger zufällige Antworten und einen höheren Wert für zufälligere Antworten an.
TOP_K: Der Wert „Top-K“ ändert, wie das Modell Tokens für die Ausgabe auswählt. Ein „Top-K“ von 1 bedeutet, dass das nächste ausgewählte Token unter den Tokens im Modell-Vokabular (auch als gierige Decodierung bezeichnet) am wahrscheinlichsten ist, während ein „Top-K“ von3 bedeutet, dass das nächste Token mithilfe der Temperatur aus den drei wahrscheinlichsten Tokens ausgewählt wird.
Für jeden Tokenauswahlschritt werden die „Top-K“-Tokens mit den höchsten Wahrscheinlichkeiten abgetastet. Anschließend werden Tokens weiter auf der Grundlage von „Top-P“ gefiltert, wobei das endgültige Token mithilfe von Temperaturproben ausgewählt wird.

Geben Sie einen niedrigeren Wert für weniger zufällige Antworten und einen höheren Wert für zufälligere Antworten an.
MAX_OUTPUT_TOKENS: Maximale Anzahl an Tokens, die in der Antwort generiert werden können. Ein Token besteht aus etwa vier Zeichen. 100 Tokens entsprechen etwa 60–80 Wörtern.
Geben Sie kürzere Werte für kürzere Antworten und höhere Werte für längere Antworten an.
SAFETY_CATEGORY: Die Sicherheitskategorie, für die ein Schwellenwert konfiguriert wird. Unter anderem sind folgende Werte zulässig:
Zum Maximieren von Sicherheitskategorien klicken
- HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
- HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
- HARM_CATEGORY_HARASSMENT
- HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
THRESHOLD: Der Schwellenwert für das Blockieren von Antworten, die basierend auf der Wahrscheinlichkeit zur angegebenen Sicherheitskategorie gehören könnten. Unter anderem sind folgende Werte zulässig:
Zum Maximieren der Grenzwerte für die Blockierung klicken
- BLOCK_NONE
- BLOCK_ONLY_HIGH
- BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (Standard)
- BLOCK_LOW_AND_ABOVE
BLOCK_LOW_AND_ABOVE blockiert am meisten, während BLOCK_ONLY_HIGH am wenigsten blockiert.

HTTP-Methode und URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:streamGenerateContent

JSON-Text anfordern:

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
        "text": "SOURCE_LANGUAGE_CODE: SOURCE_TEXT\nTARGET_LANGUAGE_CODE:"
        }
      ]
    }
  ],
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE,
    "topP": TOP_P,
    "topK": TOP_K,
    "candidateCount": 1,
    "maxOutputTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS
  }
  "safetySettings": [
    {
      "category": "SAFETY_CATEGORY",
      "threshold": "THRESHOLD"
    }
  ]
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:streamGenerateContent"

PowerShell (Windows)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:streamGenerateContent" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten einen erfolgreichen Statuscode (2xx) und eine leere Antwort als Ausgabe erhalten.

Node.js

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

// Initialize Vertex with your Cloud project and location
const vertex_ai = new VertexAI({project: '<PROJECT_ID>', location: '<LOCATION>'});
const model = 'gemini-1.0-pro';

// Instantiate the models
const generativeModel = vertex_ai.preview.getGenerativeModel({
  model: model,
  generationConfig: {
    'candidate_count': 1,
    'max_output_tokens': <MAX_OUTPUT_TOKENS>,
    'temperature': <TEMPERATURE>,
    'top_p': <TOP_P>,
    'top_k': <TOP_K>,
  },
  safetySettings: [
    {
        'category': 'HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH',
        'threshold': 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE'
    },
    {
        'category': 'HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT',
        'threshold': 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE'
    },
    {
        'category': 'HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT',
        'threshold': 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE'
    },
    {
        'category': 'HARM_CATEGORY_HARASSMENT',
        'threshold': 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE'
    }
  ],
});

async function generateContent() {
  const req = {
    contents: [
      {role: 'user', parts: [{text: `<SOURCE_LANGUAGE_CODE>: <TEXT>
<TARGET_LANGUAGE_CODE>:`}]}
    ],
  };

  const streamingResp = await generativeModel.generateContentStream(req);

  for await (const item of streamingResp.stream) {
    process.stdout.write('stream chunk: ' + JSON.stringify(item) + '\n');
  }

  process.stdout.write('aggregated response: ' + JSON.stringify(await streamingResp.response));
}

generateContent();

Python

import base64
import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part, FinishReason
import vertexai.preview.generative_models as generative_models

def generate():
  vertexai.init(project="<PROJECT_ID>", location="<LOCATION>")
  model = GenerativeModel("gemini-1.0-pro")
  responses = model.generate_content(
      ["""<SOURCE_LANGUAGE_CODE>: <TEXT>
<TARGET_LANGUAGE_CODE>:"""],
      generation_config=generation_config,
      safety_settings=safety_settings,
  )

  print(responses)

generation_config = {
    "candidate_count": 1,
    "max_output_tokens": <MAX_OUTPUT_TOKENS>,
    "temperature": <TEMPERATURE>,
    "top_p": <TOP_P>,
    "top_k": <TOP_K>,
}

safety_settings = {
    generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
    generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
    generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
    generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
}

generate()

NMÜ

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: Die numerische oder alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts.
SOURCE_LANGUAGE: (Optional) der Sprachcode des Eingabetexts. Die unterstützten Sprachcodes finden Sie unter Sprachunterstützung.
TARGET_LANGUAGE: die Zielsprache, in die der Eingabetext übersetzt werden soll. Legen Sie einen der unterstützten Sprachcodes fest.
SOURCE_TEXT: Zu übersetzender Text.

HTTP-Methode und URL:

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID:translateText

JSON-Text anfordern:

{
  "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANGUAGE",
  "targetLanguageCode": "TARGET_LANGUAGE",
  "contents": ["SOURCE_TEXT1", "SOURCE_TEXT2"]
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID:translateText"

PowerShell (Windows)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID:translateText" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "translations": [
    {
      "translatedText": "TRANSLATED_TEXT1"
    },
    {
      "translatedText": "TRANSLATED_TEXT2"
    }
  ]
}

Node.js

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'global';
// const text = 'text to translate';

// Imports the Google Cloud Translation library
const {TranslationServiceClient} = require('@google-cloud/translate');

// Instantiates a client
const translationClient = new TranslationServiceClient();

async function translateText() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
    contents: [text],
    mimeType: 'text/plain', // mime types: text/plain, text/html
    sourceLanguageCode: 'en',
    targetLanguageCode: 'sr-Latn',
  };

  // Run request
  const [response] = await translationClient.translateText(request);

  for (const translation of response.translations) {
    console.log(`Translation: ${translation.translatedText}`);
  }
}

translateText();

Python

# Imports the Google Cloud Translation library
from google.cloud import translate

# Initialize Translation client
def translate_text(
    text: str = "YOUR_TEXT_TO_TRANSLATE", project_id: str = "YOUR_PROJECT_ID"
) -> translate.TranslationServiceClient:
    """Translating Text."""

    client = translate.TranslationServiceClient()

    location = "global"

    parent = f"projects/{project_id}/locations/{location}"

    # Translate text from English to French
    # Detail on supported types can be found here:
    # https://cloud.google.com/translate/docs/supported-formats
    response = client.translate_text(
        request={
            "parent": parent,
            "contents": [text],
            "mime_type": "text/plain",  # mime types: text/plain, text/html
            "source_language_code": "en-US",
            "target_language_code": "fr",
        }
    )

    # Display the translation for each input text provided
    for translation in response.translations:
        print(f"Translated text: {translation.translated_text}")

    return response

Benutzerdefinierte Übersetzungen

Passen Sie die Antworten des Übersetzungs-LLM an, indem Sie Ihre eigenen Beispielübersetzungen bereitstellen. Benutzerdefinierte Übersetzungen funktionieren nur mit dem Übersetzungs-LLM.

Datenanforderungen

Beispielübersetzungen müssen als Segmentpaare in einer TMX- oder TSV-Datei geschrieben werden. Jedes Paar umfasst ein Segment der Ausgangssprache und das übersetzte Gegenstück. Weitere Informationen finden Sie in der Cloud Translation-Dokumentation unter Beispielübersetzungen vorbereiten.

Fügen Sie spezifische Beispiele aus einer Vielzahl von Szenarien hinzu, um möglichst genaue Ergebnisse zu erhalten. Sie müssen mindestens fünf Satzpaare, aber nicht mehr als 10.000 Paare einbeziehen. Außerdem darf ein Segmentpaar maximal 512 Zeichen lang sein.

Übersetzungen anpassen

Console

Rufen Sie im Bereich „Cloud Translation“ der Google Cloud Console die Seite Übersetzung in Vertex AI Studio auf.

Zu Vertex AI Studio
Klicken Sie auf der Karte Text übersetzen auf Übersetzen.
Konfigurieren Sie im Bereich Parameter die Übersetzungseinstellungen.
1. Wählen Sie im Feld Modell die Option Übersetzungs-LLM aus.
2. Wenn Sie die Temperatur ändern möchten, maximieren Sie Erweitert.
Klicken Sie auf Beispiele hinzufügen.
1. Wählen Sie eine lokale Datei oder eine Datei aus Cloud Storage aus. Vertex AI Studio bestimmt die Ausgangs- und Zielsprachen anhand Ihrer Datei.
2. Wählen Sie die Anzahl von Beispielen aus, die das Modell verwenden soll, bevor eine Antwort generiert wird.
Die Anzahl der Beispiele, die Sie auswählen, wird auf die Eingabe-Zeichenbeschränkung von 3.000 pro Anfrage angerechnet.
Geben Sie den zu übersetzenden Text in das Eingabefeld ein.
Klicken Sie auf Senden.

Das Modell versucht, Muster aus Ihren Beispielen zu identifizieren und wendet diese beim Generieren einer Antwort an. Das Ausgabelimit pro Anfrage beträgt 3.000 Zeichen. Jedweder Text jenseits dieses Limits wird gelöscht.
Klicken Sie auf Code abrufen, um den Code oder den curl-Befehl abzurufen, mit dem gezeigt wird, wie Sie Übersetzungen anfordern.

REST

Dataset erstellen

Erstellen Sie ein Dataset, in das Sie Ihre Beispielübersetzungen importieren. Die Ausgangs- und Zielsprachen müssen mit den Sprachen übereinstimmen, die Sie in Ihren Übersetzungen verwenden möchten.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: Die numerische oder alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts
LOCATION: Die Region, in der sich Ihr Dataset befindet, z. B. us-central1.
DATASET_ID: Eine eindeutige ID für Ihr Dataset.
DISPLAY_NAME: Ein aussagekräftiger Name für Ihr Dataset.
SOURCE_LANGUAGE: der Sprachcode des Eingabetexts. Die unterstützten Sprachcodes finden Sie unter Unterstützte Sprachen.
TARGET_LANGUAGE: die Zielsprache, in die der Eingabetext übersetzt werden soll. Die unterstützten Sprachcodes finden Sie unter Unterstützte Sprachen.

HTTP-Methode und URL:

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets

JSON-Text anfordern:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID,
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE",
  "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE"
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets"

PowerShell (Windows)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID",
  "displayName": "DISPLAY_NAME",
  "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANGUAGE",
  "targetLanguageCode": "TARGET_LANGUAGE"
}

Daten importieren

Füllen Sie Ihr Dataset mit Beispielübersetzungen aus einer TSV- oder TMX-Datei.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: Die numerische oder alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts
LOCATION: Die Region, in der sich Ihr Dataset befindet, z. B. us-central1.
DATASET_ID: Die eindeutige ID des Datasets, in das die Daten importiert werden sollen.
GCS_FILE_PATH: der Pfad zur Quelldatendatei in Cloud Storage, z. B. gs://example/data.tsv.

HTTP-Methode und URL:

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile

JSON-Text anfordern:

{
  "gcs_input_source": {
    "input_uri": "GCS_FILE_PATH"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile"

PowerShell (Windows)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "adaptiveMtFile": {
    "name": "DATASET_NAME",
    "displayName": "FILE_NAME",
    "entryCount": TOTAL_ENTRIES
  }
}

Text übersetzen

Geben Sie den zu übersetzenden Text und das für die Übersetzung zu verwendende Dataset an.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: Die numerische oder alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts
LOCATION: Die Region, in der sich Ihr Dataset befindet, z. B. us-central1.
DATASET_NAME: Der Name des Datasets, das von Cloud Translation zum Anpassen Ihrer Übersetzungen im Format projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID verwendet wird. Sie können Dataset-Namen abrufen, indem Sie alle Datasets in Ihrem Projekt auflisten.
SOURCE_TEXT: Zu übersetzender Text.

HTTP-Methode und URL:

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate

JSON-Text anfordern:

{
  "dataset": "DATASET_NAME",
  "content": ["SOURCE_TEXT"]
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate"

PowerShell (Windows)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "translations": [
    {
      "translatedText": "TRANSLATED_TEXT"
    }
  ],
  "languageCode": "TARGET_LANGUAGE"
}

Node.js

const projectId = '<PROJECT_ID>';
const location = 'us-central1';
const text = '<INPUT_TEXT>';

async function createAdaptiveMtDataset() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
    adaptiveMtDataset: {
      name: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
          adaptiveMtDatasetName}`,
      displayName: 'DATASET_DISPLAY_NAME',
      sourceLanguageCode: <SOURCE_LANGUAGE_CODE>,
      targetLanguageCode: <TARGET_LANGUAGE_CODE>,
    }
  };

  // Run request
  const [response] = await translationClient.createAdaptiveMtDataset(request);
  console.log('Created')
  console.log(response)
}

async function importAdaptiveMtFile() {
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
        adaptiveMtDatasetName}`,
    gcsInputSource: {inputUri: gcs_file_uri}
  } const [response] = await translationClient.importAdaptiveMtFile(request)
  console.log('Importing file')
  console.log(response)
}

async function translate() {
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
    dataset: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
        adaptiveMtDatasetName}`,
    content: [text]
  } const [response] = await translationClient.adaptiveMtTranslate(request)
  console.log('Translating')
  console.log(response)
}

Python

# Imports the Google Cloud Translation library
from google.cloud import translate

def create_adaptive_mt_dataset():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  # Initialize request argument(s)
  adaptive_mt_dataset = translate.AdaptiveMtDataset()
  adaptive_mt_dataset.name = "projects/<PROJECT_ID>/locations/us-central1/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID"
  adaptive_mt_dataset.display_name = "DATASET_DISPLAY_NAME"
  adaptive_mt_dataset.source_language_code = "<SOURCE_LANGUAGE_CODE>"
  adaptive_mt_dataset.target_language_code = "<TARGET_LANGUAGE_CODE>"
  request = translate.CreateAdaptiveMtDatasetRequest(
      parent="projects/<PROJECT_ID>/locations/us-central1",
      adaptive_mt_dataset=adaptive_mt_dataset,
  )
  # Make the request
  response = client.create_adaptive_mt_dataset(request=request)
  # Handle the response
  print(response)

def import_adaptive_mt_file():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  gcs_input_source = translate.GcsInputSource()
  gcs_input_source.input_uri = "gs://SOURCE_LOCATION/FILE.tsv"
  # Initialize the request
  request = translate.ImportAdaptiveMtFileRequest(
      parent="projects/<PROJECT_ID>/locations/us-central1/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID",
      gcs_input_source=gcs_input_source
  )
  # Make the request
  response = client.import_adaptive_mt_file(request)
  # Handle the response
  print(response)

def adaptive_mt_translate():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  # Initialize the request
  request = translate.AdaptiveMtTranslateRequest(
      parent="projects/<PROJECT_ID>/locations/us-central1",
      dataset="projects/<PROJECT_ID>/locations/us-central1/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID",
      content=["<INPUT_TEXT>"],

  )
  # Make the request
  response = client.adaptive_mt_translate(request)
  # Handle the response
  print(response)